医疗保健：Artefact 的战略重点领域。
Justine Nerce 是Artefact 的先驱之一，她于 2016 年加入该公司。凭借对这一充满意义且创新力十足的领域的热情，她积极投身于医疗健康业务线的创建工作。该业务线的起步源于与某客户的合作，该客户决心在整个公司价值链中充分利用其数据。
目前Artefact医疗健康业务在全球拥有超过100名专家，年增长率超过50%，并与该领域的30多家客户展开合作，业务范围广泛，涵盖从优化医药研发、改进诊疗路径到提升供应链效率等多个方面。
利用人工智能用例加速业务转型
CPU #1 – 加快新疗法的研发
药物研发是一个复杂且成本高昂的过程。从探索性研究以了解疾病，到临床试验，再到获得上市许可，整个过程平均耗时12年。鉴于专利有效期仅为20年，药物上市时间对药物的盈利能力至关重要。
研发成本非常高：平均而言，在研究的10,000种分子中，只有100种会进入测试阶段，而最终只有一种能推向市场。
目前有许多用于优化治疗创新流程的人工智能解决方案，包括：
- 目标要求：将信息集中管理并整合到专用工具中，利用高度先进的实时仪表盘进行精准的决策支持分析。
- 临床前测试：自动、超快速生成各类文档，例如面向医生的宣传册，或起草临床试验方案。
- 助力市场准入：AI 工具可生成并整合市场授权申请所需的关键文件。
UC#2 利用数据和人工智能缓解药品短缺
从生产到配送，药品供应链必须确保药品的供应和安全。2023年，37%的法国人表示曾遭遇过药品短缺。借助人工智能，可以设想诸多优化方案：
- 数据有助于在每个阶段更好地掌握库存情况并实现可追溯性。
- 人工智能可优化需求预测并提升实时决策能力，从而降低成本并缩短交货周期。
- 借助物联网传感器数据，可以提升预测性维护的效果。
- 中断缓解方案有助于降低风险和减少浪费。
UC#3 – 借助数据实现医疗服务的普惠化
医疗数据获取受限，削弱了某些疾病（如慢性肾病）诊断和治疗的可靠性。该病影响了10%的法国人口，每年造成137.6亿欧元的医疗支出（2027年预测值：约169.9亿欧元）。
Artefact 该行业的客户提供切实可行的解决方案，助力改善医疗服务可及性：
- 利用实际数据及合作伙伴关系（例如法国国家统计与经济研究所）识别困难地区。预期成果：缩小地区差距、为医生提供更完善的信息，并优化资源配置。
- 利用机器学习技术，为销售团队配备一位能够处理海量丰富且复杂信息的个人助理。通过这种方式，借助能够个性化处理与医疗保健专业人员（HCP）互动的系统，销售团队能够优化决策。
贾斯汀就医疗保健领域最具前景的数据与人工智能创新发表了她的见解。
贾斯汀探讨了制药创新的四大支柱，这些支柱不仅能创造价值，还能提升患者护理质量。
- 混合渠道建模：通过针对不同主题，投资于最能吸引医疗服务提供者或患者群体的沟通渠道（如会议、简讯、电子邮件等），从而提升其全渠道体验，并确保营销投资回报率（ROI）的优化。
- 贯穿整个价值链的预测：从需求预测、生产计划、销售与市场预测，到通过早期目标识别进行的研发。
- 生成式人工智能在研发中的应用：生成式人工智能能够优化某些耗时且复杂的研发流程，例如起草监管文件，可将所需时间缩短30%。此外，生成式人工智能还能加快获取过往临床研究信息（特别是clinicaltrials.org网站上的信息）的速度，并提升制定未来试验方案的能力。
结果：一个更加敏捷、高效且富有创新精神的行业，致力于提供更优质的患者护理。
不过，最好还是完整观看这段视频，其中贾斯汀·内尔斯（Justine Nerce）具体阐述了人工智能在医疗保健和制药领域带来的变革潜力，并强调了在这个行业至关重要的伦理、监管和安全框架。
Artefact 《药物研发的革命：在临床试验中释放人工智能的潜力》。
本指南深入探讨了人工智能如何重塑临床试验格局——使试验进程更快、更高效、更具包容性。
内容有哪些？本书共分为4个主要章节：
- [前言] 临床试验中的人工智能——一场正在进行的革命
- 实际影响——深入了解贯穿临床试验价值链的变革性人工智能应用案例
- 推动创新：探索人工智能驱动的临床试验不断扩展的生态系统
- 前方的挑战：克服障碍，充分发挥人工智能的潜力
